• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권8호
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• pp.1754-1769
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• 2013

For the purpose of enhancing the spectrum efficiency, cognitive radio (CR) technology has been recently proposed as a promising dynamic spectrum allocation paradigm. In CR, spectrum sensing is the key capability of secondary users in a cognitive radio network that aims for reducing the probability of harmful interference with primary users. However, the individual CRs might not be able to carry out reliable detection of the presence of a primary radio due to the impact of channel fading or shadowing. This paper studies the cooperative spectrum sensing scheme as means of optimizing the sensing performance in AWGN and Rayleigh channels. Results generated from simulation provide evidence of the impact of channel condition on the complementary receiver operating characteristic (ROC). Based on the results, it was found that with constant local SNRs at the secondary users, the probability of missed detection ($P_m$) of cooperative spectrum sensing in a cognitive radio network, calculated using a closed form expression, can be significantly minimized. Thus, the paper illustrates that improvement of the detection performance of the CR network can be achieved by establishing a centralized cooperation among neighboring cognitive radio users. Finally, verification of the validity of the fusion schemes utilized for combining the individual CR decisions is provided.

• Spatial Information Research
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• 제2권2호
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• pp.175-188
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• 1994

본 연구에서는 최근 많은 분야데서 패턴인식을 위한 효과적인 기법으로 이용되고 있는 신경망 기법을 원격탐사자료의 군집화 기법으로서 적용하고자 하였다. 이를 위해 선택된 신경망 모델은 경쟁학습 신경망이며 이를 구성하는 각종 변수들을 재구성하여 원격탐사자료의 군집화를 위한 신경망모델을 설정하였다. 본 신경망을 이용한 군집화 기법은 항공기를 이용하여 획득된 원격탐사자료를 이용하여 순차적(sequential)군집화 기법 K 평균 군집화 기법과 비교되었다. 계산시간은 순차적 기법이나 K 평균기법에 비하여 더 많이 소요되나 정확도면에 있어서는 비교적 우수한 결과를 나타냈다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제10권3호
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• pp.459-470
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• 2014

In this paper, the average probability of the symbol error rate (SER) and throughput are studied in the presence of joint spectrum sensing and data transmission in a cognitive relay network, which is in the environment of an optimal power allocation strategy. In this investigation, the main component in calculating the secondary throughput is the inclusion of the spatial false alarms, in addition to the conventional false alarms. It has been shown that there exists an optimal secondary power amplification factor at which the probability of SER has a minimum value, whereas the throughput has a maximum value. We performed a Monte-Carlo simulation to validate the analytical results.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.418-420
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• 2019

다양하게 요구되고 있는 해양 사물 인터넷 서비스 제공을 위하여 필요한 복합 센서 장치와 edge device를 제안하였다. 특히 통신 3사의 상용망 외에 폐쇄망을 통해 센싱 정보의 관리와 처리가 가능하도록 설계 제안하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.35-43
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• 2011

최근 들어 무선인지 애드 혹 네트워크(CRAHN)는 임시적으로 활용되지 않은 라이선스 스펙트럼을 기회주의적 방법으로 사용하여 통신하는 차세대 애드 혹 네트워크로 각광받고 있다. 여타 무선인지 시스템에서와 같이, 정확한 스펙트럼 센싱은 무선인지 애드 혹 네트워크 구현을 위한 필수 요소 기술이다. 중앙 제어국 중심의 협력 스펙트럼 센싱 기법은 센싱 성능을 향상 시킬 수 있으나, 무선인지 애드 혹 네트워크와 같은 비인프라망에서는 중앙 제어국이 없어 협력 센싱 구현이 어렵다. 본 논문에서는 무선인지 애드 혹 네트워크를 위한 새로운 순차적 협력 스펙트럼 센싱 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 Dempster Shafer 이론 기반으로 국부 스펙트럼 센싱 데이터의 신뢰도가 가장 높은 인지 노드가 임시 중앙국이 되어 주변 센서 노드로부터 스펙트럼 센싱값을 수집하여 스펙트럼 사용 유무에 대한 최종 결정을 만들고 그 최종 결정을 이웃 노드들에게 전송한다. 또한 본 논문에서는 분산 방법으로 개별 인지 노드들이 자신의 센싱 데이터를 효율적으로 교환하기 위한, 센싱데이터 신뢰도 순서 기반의 전송 메커니즘을 제안하였다. 시뮬레이션을 통해 제안된 방식은 기존 중앙 제어국 중심의 협력 스펙트럼 센싱 기법과 유사한 스펙트럼 센싱 성능을 제공하는 동시에, 최종 스펙트럼 결정까지 소요되는 센싱 데이터 수집시간 및 교환되는 센싱 데이터 량을 현저히 줄일 수 있음을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.147-155
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• 2015

본 논문에서는 인력이 접근하기 힘든 오염지역 감시를 위하여 다수 무인기 기반 이동센서네트워크를 고려한다. 개별 무인기의 센싱 범위는 제한되어 있으므로 효과적인 지역 감시를 위해서는 무인기가 서로 협력하여 효과적인 센싱 커버리지를 획득하고 보다 많은 유해물질이 검출되는 지점으로 이동할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 센싱 및 통신 거리의 제약을 극복하기 위하여 가상력 기반의 알고리즘을 이용하는 감시 네트워크를 제안하고 테스트베드를 구축한다. 감시 네트워크에서 각 무인기는 이웃 무인기의 센싱값과 위치 정보를 바탕으로 최적 커버리지를 획득하고 감시 지역의 센싱 최대치 지점으로 이동하게 된다. 야외 테스트베드를 이용한 시험을 통해 제안하는 유해 물질 감시 센서 네트워크는 오염 지역에 자발적 접근이 가능하고 높은 가중 커버리지(Weighted Coverage) 획득이 가능함을 보인다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1408-1414
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• 2019

전이학습을 수행한 심층 인공신경망을 압축센싱 심혈관 자기공명영상에 적용하였다. 전이학습은 선행학습 신경망의 구조나 필터 커널, 가중치를 현재의 학습이나 응용에 활용하는 방법이다. 전이학습은 학습 속도를 향상시키고, 학습 데이터가 제한적일 때 신경망의 일반화에 도움이 된다. 8명의 건강한 지원자가 참여한 심장 자기공명영상 실험에서 전이학습을 수행한 신경망은 단독학습 신경망에 비해 학습시간이 5배 이상 단축되었다. 시험 데이터에 대해서도 전이학습을 수행한 신경망은 전이학습을 수행하지 않은 신경망에 비하여 낮은 정규화 평균제곱오차와 향상된 재구성 영상화질을 보였다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제13권4호
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• pp.360-366
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• 2011

In this paper, we investigate the problem of power allocation in a heterogeneous network that is composed of a pair of cognitive users (CUs) and an infrastructure-based primary network. Since CUs have only limited effective spectrum-sensing ability and primary users (PUs) are not active all the time in all locations and licensed bands, we set up a new multi-area model to characterize the heterogeneous network. A novel combined interference-avoidance policy corresponding to different PU-appearance situations is introduced to protect the primary network from unacceptable disturbance and to increase the spectrum secondary-reuse efficiency. We use dual decomposition to transform the original power allocation problem into a two-layer optimization problem. We propose a low-complexity joint power-optimizing method to maximize the transmission rate between CUs, taking into account both the individual power-transmission constraints and the combined interference power constraint of the PUs. Numerical results show that for various values of the system parameters, the proposed joint optimization method with combined PU protection is significantly better than the opportunistic spectrum access mode and other heuristic approaches.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권3A호
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• pp.287-295
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• 2011

Cognitive radio (CR) features opportunistic access to spectrum when licensed users (LU) are not operating. To avoid interference to LU, cognitive users (CU) need to perform spectrum sensing. Because of local shadowing, fading, or limited sensing capability, it is suggested that multiple CUs cooperate to detect LU. In cooperative spectrum sensing, CUs should exchange their sensing data with minimum bandwidth and delay. In this paper, we introduce a novel method to efficiently report sensing data to the central node in an infrastructured OFDM-based CR network. All CUs simultaneously report their sensing data over unique and orthogonal signals on locally available subcarriers. By detecting the signals, the central node can determine subcarrier availability for each CU. Implementation challenges are identified and then their solutions are suggested. The proposed method is evaluated through simulation on a realistic channel model. The results show that the proposed method is feasible and efficient.

• 센서학회지
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• 제33권3호
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• pp.119-124
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• 2024

Effective fire sensing is important to protect lives and property from the disaster. In this paper, we present an intelligent visual sensing method for detecting fires based on machine learning techniques. The proposed method involves a two-step process. In the first step, fire and non-fire images are used to train a convolutional neural network (CNN), and in the next step, feature vectors consisting of 256 values obtained from the CNN are used for the learning of a support vector machine (SVM). Linear and nonlinear SVMs with different parameters are intensively tested. We found that the proposed hybrid method using an SVM with a linear kernel effectively increased the recall rate of fire image detection without compromising detection accuracy when an imbalanced dataset was used for learning. This is a major contribution of this study because recall is important, particularly in the sensing of disaster situations such as fires. In our experiments, the proposed system exhibited an accuracy of 96.9% and a recall rate of 92.9% for test image data.